随着云计算的普及，虚拟化技术已经得到越来越多人们的认可，随之而来的超融合更是被人们耳熟能详。（拓展：什么是超融合），甚至很多用户的数据中心的PC服务器已经虚拟化了。那么超融合和虚拟化的区别是什么呢？
首先，从技术上来讲，虚拟化是超融合的基础。但是虚拟化实现了计算可以在多个服务器之间移动的问题，而存储、网络这些方面的虚拟化技术普及率还非常低。而这些已经大量应用虚拟化的数据中心里，因为虚拟化的引入，存储管理、网络管理相关的工作要比非虚拟化环境里更复杂。
在虚拟化系统的融合架构中，计算和存储仍然可以是两个独立的组件，没有直接的相互依赖关系。比如，经典的OpenStack+Ceph方案，由虚拟机和多个节点分布式存储资源池相结合组成一个融合系统，共享X86设备物理资源。
而超融合架构以虚拟化计算为中心，计算和存储紧密相关，存储由虚拟机而非物理机CVM(Controller VM)来控制，并将分散的存储资源形成统一的存储池，而后再提供给Hypervisor用于创建应用虚拟机。
超融合基础架构实现了计算、存储、网络等资源的统一管理和调度，具有更弹性的横向扩展能力，可以为数据中心带来最优的效率、灵活性、规模、成本和数据保护。使用计算存储超融合的一体化平台，替代了传统的服务器加集中式存储的架构，使得整个架构更清晰简单，极大简化了复杂IT系统的设计
其次，虚拟化环境上运行的应用、业务也会随着时间推移对性能要求越来越高，早年采购的服务器、存储、网络早晚有一天不能满足当前及未来的发展需求。所以、继续走采购服务器、存储、网络设备这条老路，还是走向“超融合”这条和平演进的新道路？(推荐阅读：超融合架构的优势)
再次，容器化、无状态服务、大数据等新技术、新概念的出现，依赖现有的虚拟化平台+共享存储架构来应对这些新事物时，在成本、性能上并没有任何优势，共享存储对于这些应用本身没有太大的价值(或者说这些新事物开发时就不打算用共享存储)。比如无状态服务因为将应用层进行了细致地拆分，只是用来提供一个运行环境（也就是说，只会占用CPU和内存），数据都存放在中心的数据库里。大数据Hadoop应用里，数据量的确大，但是因为使用了如HDFS、MapReduce这样的分布式架构（通过副本来实现数据的冗余、分布式读写等等），共享存储架构变得略显多余。
此外，在性能方面，共享存储依靠的是高缓存、高带宽、多磁盘、多SSD、多控制器这些方式的组合来实现高性能的，但是组合的层级越多，成本也就变得越高（IT界盛传：不讲成本的IT建设都是耍流氓）。贵也就罢了，因为虚拟化层和存储层是由不同厂商提供的，很多的功能都是由这两个层分开来完成的，但是事实上我们也不得不承认，VMware并不是虚拟化的全部（VMware虚拟化的蛋糕被越来多的开源、商业化产品瓜分是不争事实），同时也并不是所有的存储都可以支持VAAI这样的存储接口。
因此，虚拟化+存储层在管理上的复杂度、性能上的瓶颈变得越发突出。而超融合则是把虚拟化和存储之间的界限弄得越来越模糊。而且，在超融合的环境里，在虚拟化层进行存储相关操作都会自动将任务发给存储层来实现，实现了虚拟化系统的offload（以Nutanix为例，如果Hypervisor层是VMware时，则通过VAAI来实现对系统的offload,如果是使用Nutanix自有的虚拟化平台AHV(Acropolis Hypervisor)时，则使用自有的技术来实现类似功能）。
企业在虚拟化系统上面的经验越多，就能够越明显的发现虚拟化技术带来的新困难和新问题，而这些困难和问题，就是超融合的机会。事实上，超融合已经成为下一代企业数据中心建设的新方向。